L’ambiente non aspetta. Lo sviluppo sostenibile è possibile?

L’ambiente non aspetta l’uomo anzi, continua a deteriorarsi più l’umanità lo ignora. L’ambiente peggiora o migliora a seconda di ciò che le persone, le aziende, le istituzioni decidono di fare. Digitalizzare aziende e Pa, svoltare verso l’economia circolare, la tutela ambientale, la mitigazione e l’adattamento al cambiamento climatico: sono tutti obiettivi da perseguire per garantire la sostenibilità ambientale.

Lo sviluppo sostenibile è stato definito delle Nazioni Unite come:

“uno sviluppo che soddisfa i bisogni del presente senza compromettere la capacità delle future generazioni di soddisfare i propri bisogni.”

Più volte la natura si è ribellata mostrando le sue sofferenze. La sostenibilità ambientale è un impegno che oggi è diventato ineluttabile.

L’Intelligenza Artificiale può aiutare le aziende ad aumentare i livelli di sostenibilità ambientale dei loro processi, può generare benefici per l’azienda nel rispetto dell’ambiente. 

Ma che cos’è l’IA e come nasce? Con tale espressione ci si riferisce all’insieme di modelli numerici, algoritmi e tecnologie che riproducono la percezione, il ragionamento e l’apprendimento umano, nonché l’interazione tra uomo e macchina. Ne sentiamo parlare con forza da poco, ma nasce negli anni ’50, per la precisione nel 1956 quando, nello statunitense Darmouth College si tenne un convegno con i maggiori esponenti dell’informatica. In quell’occasione emerse il talento di Alan Turing, uno dei padri dell’informatica moderna, il quale aveva pubblicato uno studio, divenuto poi noto come “test di Turing”, secondo cui una macchina poteva essere considerata “intelligente” se il suo comportamento, osservato da un essere umano, fosse considerato indistinguibile da quello di una persona. Erano poste così le basi dell’intelligenza artificiale.

La risposta da parte di T4SM è l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale negli impianti per ridurne gli sprechi, le dissipazioni di energia, e pianificare la produzione ottimizzando l’uso di risorse a basso impatto ambientale. Dall’analisi dei dati l’IA crea modelli predittivi per individuare, con anticipo, le derive nei valori monitorati. Il rilevamento di tali discostamenti permetterà di mettere in atto azioni correttive prima che il processo vada fuori controllo.

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